| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,518 |
| تعداد مقالات | 18,541 |
| تعداد مشاهده مقاله | 60,773,678 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 21,640,239 |
پایش هوشمند سلامت گاو شیری با پردازش سیگنال مبتنی بر هوش مصنوعی: راهکاری یکپارچه در کشاورزی دقیق و سیستمهای اینترنت اشیاء (IoT) | ||
| نشریه مکانیزاسیون کشاورزی | ||
| مقاله 6، دوره 11، شماره 1 - شماره پیاپی 30، فروردین 1405، صفحه 71-84 اصل مقاله (1.86 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/jam.2026.68349.1338 | ||
| نویسندگان | ||
| حسین نوید* 1؛ هادی رحمن زاده بهرام1؛ علی حسینخانی2 | ||
| 1گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
| 2گروه مهندسی تغذیه دام، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
| چکیده | ||
| این مطالعه باهدف مقایسه دو روش پردازش سیگنال (بدون تبدیل موجک و با تبدیل موجک گسسته (DWT)) در پایش هوشمند فعالیتهای گاو شیری انجام شد. با توجه به اهمیت کشاورزی دقیق و پایش سلامت دام، تمرکز اصلی بر تحلیل عملکرد این روشها در تشخیص الگوهای حیاتی مانند تغذیه (Feeding) و نشخوار (Rumination) قرار گرفت. دادههای مورد استفاده از حسگر پیزوالکتریک با فرکانس نمونهبرداری ۲۴ هرتز جمعآوری شد و با استفاده از تکنیکهای پیشرفته یادگیری عمیق و پردازش سیگنال تحلیل گردید. نتایج نشان داد که روش بدون DWT با دقت اعتبارسنجی 86/78٪، زمان آموزش کوتاهتر (68/21 دقیقه) و پیچیدگی مدل کمتر (17/0M پارامتر)، بهعنوان گزینه بهینه برای سیستمهای عملیاتی با محدودیت منابع محاسباتی شناخته میشود. با این حال، روش با DWT در کلاس Feeding بهبود جزئی در F1-Score (7627/0 نسبت به 752/0) نشان داد که حاکی از پتانسیل آن در پایش دقیقتر فعالیتهای حیاتی است. در مقابل، عملکرد روش بدون DWT در تشخیص کلاس Rumination با99/0 F1-Score ≈برتری واضحی داشت. این پژوهش راهکاری کاربردی برای توسعه سامانههای IoT در کشاورزی هوشمند ارائه میکند و تأکید مینماید که انتخاب روش پردازش سیگنال باید مبتنی بر اولویتهای عملیاتی (دقت، سرعت، یا تمرکز بر کلاسهای خاص) باشد. همچنین پیشنهاد میشود که اثرات این روشها در حوزههای گستردهتری مانند پردازش تصاویر سنجش از دور و رباتیک کشاورزی مورد بررسی قرار گیرد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| کشاورزی هوشمند؛ پایش دام؛ تبدیل موجک گسسته؛ یادگیری عمیق؛ اینترنت اشیاء (IoT) | ||
| مراجع | ||
|
Alvarenga, I., Borges, L., Palkovi£, , J., Rodina, , V., & Oddy, a. (2016). Using a three-axis accelerometer to identify and classify sheep behaviour at pasture. Appl. Animal Behaviour Sci, 91–99. https://doi.org/10.1016/j.applanim.2016.05.026 Beauchemin, K. (2018). Invited review: current perspectives on eating and rumination activity in dairy cows. J. Dairy Sci, 101 (6), 4762–4784. https://doi.org/10.3168/jds.2017-13706 Benaissa Said, T. F. (2019). Classification of ingestive-related cow behaviours using RumiWatch halter and neck-mounted accelerometers. Appl Anim Behav Sci, 211:9–16. https://doi.org/10.1016/j.applanim.2018.12.003 Bikker, J., van Laar, H., Rump, P., Doorenbos, J., van Meurs, K., Griffioen, G., & Dijkstra, J. (2014). Technical note: evaluation of an ear-attached movement sensor to record cow feeding behavior and activity. J. Dairy Sci, 97, 2974–2979. http://dx.doi.org/10.3168/jds.2013-7560 Chang, A. Z., Fogarty, E., Moraes, L., & García-Guerra, A. (2022). Detection of rumination in cattle using an accelerometer ear-tag: A comparison of analytical methods and individual animal and generic models. Comput. Electron Agric, 192, 106595. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106595 Giovanettia, V., Decandiaa, M., & Molle, G. (2017). Automatic classification system for grazing, ruminating and resting behaviour of dairy sheep using a tri-axial accelerometer. Livestock Sci, 196:, 42–8. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2016.12.011 Kappes, R., Knob, D., & Scheid, A. (2021). Evaluation of an electronic system for monitoring dairy cow rumination in a grazing based system . Trop Anim Health Prod, 53, 379. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s11250-021-02833-w Laca, E., & WallisDeVries, M. (2000). Acoustic measurement of intake and grazing behaviour of cattle. Grass Forage Sci, Vol, 55(2), 97–104. https://doi.org/10.1046/j.1365-2494.2000.00203.x Mei, L., Wu, Y., Li, G., Liu, M., Hu, R., Zou, H., Peng, Y. (2023). Classification of cow behavior patterns using inertial measurement units and a fully convolutional network model. J. Dairy Sci, Vol, 106, 1351–1359. Retrieved from https://doi.org/10.3168/jds.2022-22350 Nydegger, F., nger A, M., & Frey, H. (2012). Research activities using the ART-MSR method of automatic recording and interpretation of rumination and feeding behavior. Plant Cell Tissue Organ Cult, 46(3):, 251–6. Penning, P. (1983). A technique to record automatically some aspects of grazing and ruminating behaviour in sheep. Grass Forage Sci., Vol 38, 89–96. Pereira, G., Heins , B., & Endres, M. (2017). Technical note: Validation of an ear-tag accelerometer sensor to determine rumination, eating, and activity behaviors of grazing dairy cattle. J Dairy Sci, 101(3):, 2492–5. https://doi.org/10.3168/jds.2016-12534 Rayas-Amor, A., Morales-Almara ´z , E., Licona-Vela ´zquez, G., Vieyra-Alberto, R., & Lama, M. (2017). Triaxial accelerometers for recording grazing and ruminating time in dairy cows: An alternative to visual observations. J Veter Behav Clin Appl Res, 20, 102–8. https://doi.org/10.1016/j.jveb.2017.04.003 Reiter, S., Sattlecker, G., Lidauer, L., Kickinger, F., Ohlschuster, M., Auer, W., Iwersen, M. (2018). Evaluation of an ear-tag-based accelerometer for monitoring rumination in dairy cows. J. Dairy Sci., 101 (4),, 3398–3411. Retrieved from https://doi.org/10.3168/jds.2017-12686 Rutter, S., Champion, R., & Penning, P. (1997). An automatic system to record foraging behaviour in free-ranging ruminants. Appl. Anim. Behav. Sci, Vol, 54, 185–195. https://doi.org/10.1016/S0168-1591(96)01191-4 Shen, W., Cheng, F., Zhang, Y., Wei, X., Fu, Q., & Zhang, Y. (2020). Automatic recognition of ingestive-related behaviors of dairy cows based on triaxial acceleration. Inf. Process. Agric, 7, 427–443. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.inpa.2019.10.004 Soriani, N., Panella,, G., & Calamari, L. (2013). Rumination time during the summer season and its relationships with metabolic conditions and milk production. J. Dairy Sci, vol. 96 (8), 5082–5094. https://doi.org/10.3168/jds.2013-6620 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 107 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 21 |
||